中藥化學(xué)成分與CYP2C19相互作用預(yù)測研究△
——基于定量構(gòu)效關(guān)系(QSAR)模型

雷蕾，王新洲，張黎，朱永亮，楊策，崔蒙*，錢向平

(1.中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥信息研究所，北京 100700；2.蘇州潤新生物科技有限公司，江蘇 蘇州 215123)

·基礎(chǔ)研究·

中藥化學(xué)成分與CYP2C19相互作用預(yù)測研究△
——基于定量構(gòu)效關(guān)系(QSAR)模型

雷蕾1，王新洲2，張黎1，朱永亮2，楊策1，崔蒙1*，錢向平2

(1.中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥信息研究所，北京 100700；2.蘇州潤新生物科技有限公司，江蘇 蘇州 215123)

目的：使用隨機(jī)森林(RF)算法和支持向量機(jī)(SVM)算法構(gòu)建定量構(gòu)效關(guān)系模型(QSAR)，并篩選出最優(yōu)模型，對部分有毒中藥包含的化學(xué)成分對CYP2C19可能的作用進(jìn)行了預(yù)測，為臨床應(yīng)用和藥物開發(fā)提供參考。方法：本文使用Mold2軟件(version 2.0.0)對收集到的130個化學(xué)成分進(jìn)行分子描述符計算，對其進(jìn)行初步篩選后，分別采用RF和SVM進(jìn)行預(yù)測模型的構(gòu)建，最后篩選出最優(yōu)預(yù)測模型，并對中藥化學(xué)成分進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果：根據(jù)預(yù)測模型的準(zhǔn)確度和接收器操作特征(ROC)值篩選出最優(yōu)分子描述符為6個，合并SVM和Leave-10%-out交叉驗證方法模型為最優(yōu)預(yù)測模型。對《中華人民共和國藥典》2010版10個大毒中藥，例如斑蝥、馬錢子、天仙子等包含的化學(xué)成分進(jìn)行了預(yù)測，得到一些有意義的結(jié)果。結(jié)論：定量構(gòu)效關(guān)系模型(QSAR)對中藥化學(xué)成分進(jìn)行預(yù)測研究可以為聯(lián)合用藥和進(jìn)一步研究提供參考。

定量構(gòu)效關(guān)系模型；CYP2C19；中藥化學(xué)成分

近年來隨著臨床上對中藥和中藥制劑的廣泛應(yīng)用，中藥對細(xì)胞色素P450的作用研究備受關(guān)注[1]。細(xì)胞色素P450為一類亞鐵血紅素-硫醇鹽蛋白的超家族，其參與內(nèi)源性物質(zhì)和包括藥物環(huán)境化合物在內(nèi)的外源性物質(zhì)的代謝[2]。中藥化學(xué)成分影響了機(jī)體細(xì)胞色素P450酶活性或蛋白表達(dá)，從而導(dǎo)致藥物之間的相互作用。中藥化學(xué)成分與細(xì)胞色素P450酶的相互作用研究逐漸成為熱門領(lǐng)域。值得關(guān)注的是CYP2C19是CYP450家族中最重要的藥物代謝酶之一，主要存在于肝臟微粒體內(nèi)，許多內(nèi)源性底物以及臨床上大約2%的藥物都由其催化代謝[3-4]。筆者搜集了相關(guān)中藥化學(xué)成分與CYP2C19相互作用的數(shù)據(jù)，使用定量結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系(Quantitative Structure-Activity Relationship，QSAR)方法對中藥化學(xué)成分與CYP2C19相互作用進(jìn)行研究，并對部分有毒中藥的化學(xué)成分與CYP2C19的作用進(jìn)行預(yù)測，為中藥新藥開發(fā)利用提供參考。

1 方法

1.1 分子描述符的篩選

用Mold2軟件(version 2.0.0)對每個化合物的2D結(jié)構(gòu)計算777個分子描述符。Mold2由美國國家毒理研究中心生物信息中心開發(fā)，是一款快速且免費(fèi)的2D分子描述符計算軟件，能夠基于化合物的2D結(jié)構(gòu)計算其2D描述符[5]。

使用R軟件(version 3.0.2)[6]對777個2D描述符進(jìn)行篩選。首先，剔除了超過總數(shù)90%的計算值為恒定值的描述符；其次，在此基礎(chǔ)上對兩兩相關(guān)系數(shù)高于0.9的兩個描述符選用其中一個，以確保描述符之間沒有嚴(yán)重的依賴關(guān)系；然后對余下的描述符間存在多元相關(guān)的進(jìn)行剔除。

1.2 QSAR模型構(gòu)建

1.2.1 數(shù)據(jù)集分割 將集中的數(shù)據(jù)隨機(jī)分為訓(xùn)練集(105個)和測試集(25個)。訓(xùn)練集用來建立模型，測試集用以檢驗?zāi)Ｐ汀?/p>

1.2.2 建立模型 本文分別使用隨機(jī)森林(Random Forest，RF)算法[7]和支持向量機(jī)(Support VectorMachine，SVM)算法構(gòu)建模型。SVM算法用高斯函數(shù)作為建模的核函數(shù)[8]。在具體的模型構(gòu)建過程中設(shè)定迭代次數(shù)為10次，并利用10折交叉驗證方法(10-fold cross-validation)對模型構(gòu)建方法進(jìn)行評估[9]。以上建模方法主要采用R軟件中的caret包[10]實現(xiàn)。

2 結(jié)果

2.1 分子描述符的篩選和模型構(gòu)建

利用Mold2軟件對訓(xùn)練集中的每個化合物進(jìn)行分子結(jié)構(gòu)描述符計算，得到105×777 的描述符矩陣數(shù)據(jù)。利用R軟件對這777種描述符進(jìn)行初步篩選，最后得到了97個描述符。

在模型構(gòu)建階段，筆者采用隨機(jī)森林算法和支持向量機(jī)算法，同時隨機(jī)選取不同數(shù)量的分子描述符構(gòu)建模型，并使用Leave-10%-out交叉驗證方法得到相關(guān)模型的準(zhǔn)確度和ROC值。結(jié)果見圖1～2。

圖1 隨機(jī)選出分子描述符的數(shù)量和模型準(zhǔn)確度的關(guān)系圖

圖2 隨機(jī)選出分子描述符的數(shù)量和模型ROC的關(guān)系圖

從圖1和圖2中可以看出，使用隨機(jī)森林算法合并Leave-10%-out交叉驗證，當(dāng)描述符集合為97個時模型準(zhǔn)確度為0.720 5，相關(guān)的ROC為0.731 7；使用支持向量機(jī)算法合并Leave-10%-out交叉驗證方法建立的模型，當(dāng)描述符集合為6個時，模型準(zhǔn)確度為0.772 7，相關(guān)的ROC為0.802 5。因此在支持向量機(jī)合并Leave-10%-out交叉驗證構(gòu)建的模型中，以選取的6個描述符集合作為變量集合，所構(gòu)建的模型為最優(yōu)模型，此時的模型采用的變量數(shù)較少，而其模型效果也最優(yōu)(相關(guān)的ROC值和準(zhǔn)確度最高)。見表1。

2.2 最優(yōu)模型的檢驗

為了更準(zhǔn)確地計算出支持向量機(jī)合并Leave-10%-out交叉驗證預(yù)測模型的準(zhǔn)確度，本文利用Mold2軟件對測試集(25個)中的每個化合物進(jìn)行分子結(jié)構(gòu)描述符計算，然后利用支持向量機(jī)合并Leave-10%-out交叉驗證最優(yōu)預(yù)測模型對測試集進(jìn)行相關(guān)預(yù)測，準(zhǔn)確度為76%。

表1 最優(yōu)預(yù)測模型所采用的描述符集合

2.3 對部分中藥化學(xué)成分的預(yù)測

本文對《中華人民共和國藥典》2010版記錄的10味大毒中藥川烏、馬錢子、馬錢子粉、天仙子、巴豆、巴豆霜、紅粉、鬧羊花、草烏、斑蝥包含的324個化學(xué)成分進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果見表2。

表2 10味大毒中藥包含的化學(xué)成分的預(yù)測結(jié)果

3 討論

QSAR是使用數(shù)學(xué)模型來描述分子結(jié)構(gòu)和分子的某種生物活性之間的關(guān)系，其基本假設(shè)是化合物的分子結(jié)構(gòu)包含了決定其物理、化學(xué)及生物等方面的性質(zhì)信息，而這些理化性質(zhì)則進(jìn)一步?jīng)Q定了該化合物的生物活性。由此可見，構(gòu)建QSAR模型的基礎(chǔ)是分子結(jié)構(gòu)。《中華人民共和國藥典》2010版記載的10味大毒中藥中巴豆霜是巴豆的炮制品，馬錢子粉為馬錢子的炮制加工品，目前沒有巴豆霜和馬錢子粉的化學(xué)成分報道。此外，紅粉是由氧化汞和硝基汞無機(jī)物組成，因此本文沒有這3種中藥的預(yù)測結(jié)果。

從對其他大毒中藥化學(xué)成分的預(yù)測中可以看出，馬錢子包含的綠原酸對CYP2C19沒有抑制作用[11]，與文獻(xiàn)報道一致。斑蝥含有4個化學(xué)成分，本文預(yù)測出其中3個：(2S)-6-氨基-2-[(3aR*，4S*，7R*，7aS*)-3a，7a-二甲基-1，3-二酮-4，7-環(huán)氧八氫異吲哚-2-基]-己酸、(2S)-2-[(3aR*，4S*，7R*，7aS*)-3a，7a-二甲基-1，3-二酮-4，7-環(huán)氧-八氫異吲哚-2-基]-5-胍基戊酸、(2S)-5-氨基-2-[(3aR*，4S*，7R*，7aS*)-3a，7a-二甲基-1，3-二酮-4，7-環(huán)氧八氫異吲哚-2-基]-戊酸對CYP2C19有抑制作用，預(yù)示著中藥斑蝥可能對CYP2C19有抑制作用。同時，本文還預(yù)測出馬錢子和天仙子包含的所有化合物都對CYP2C19沒有抑制作用，預(yù)示著馬錢子和天仙子可能對CYP2C19沒有抑制作用。這些預(yù)測結(jié)果可以為斑蝥、馬錢子和天仙子的聯(lián)合用藥提供參考。例如，如果斑蝥與需要通過CYP2C19酶進(jìn)行代謝的藥物同時服用，那么就可能影響該藥物的正常代謝，而使其毒副作用增加。

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PredictionofInteractionbetweenChemicalComponentofChineseHerbsandCYP2C19withQSAR

LEIlei1，WANGXinzhou2，ZHANGLi1，ZHUYongliang2，YANGCe1，CUIMeng1*，QIANXiangping2

(1.InstituteofBasicResearchinClinicalMedicine，ChinaAcademyofChineseMedicalScience，Beijing100700，China；2.SuzhouNeupharmaCo.Ltd.Suzhou，215123，China)

Objective：In order to provide reference for clinical application and drug development，a quantitative structure-activity relationship(QSAR)model was build u Pusing Random Forest(RF)and Support Vector Machine(SVM)and predicted chemical components of some toxic Chinese herbs with the best QSAR model.Methods：First，Mold2 software(version 2.0.0)was used to calculate molecular descriptors of 130 chemical components.After preliminary screening of molecular descriptors，QSAR models were built u Pwith RF and SVM.Then interaction of chemical components and CYP2C19 was predicted by the QSAR model with the best accuracy and ROC.Results：The optimal QSAR model of six molecular descriptors，SVM and Leave-10%-out cross-validation was determined based on the accuracy and ROC value.And chemical components of ten toxic Chinese herbs such as cantharis，nux vomica，henbane were studied.Conclusion：QSAR model of Chinese herbs and some predict outcomes would provide references for drug use and experimental studies.

Quantitative structure-activity relationship(QSAR)；CYP2C19；chemical components of Chinese herbs

2014-11-24)

國家自然科學(xué)基金項目—中藥對細(xì)胞色素P450酶作用及配伍減毒的計算預(yù)測(81374060)

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崔蒙，研究員，研究方向：中藥信息學(xué)；E-mail：cm@mail.cintcm.ac.cn

10.13313/j.issn.1673-4890.2015.5.003